什么是β1素数，β2素数和下面的β分布中的归一化常数？
问题描述：
有人能告诉我什么β1素数（B_1）和β2素数（B_2）和标准化常数的单独方程式在这个β分布？人们如何去计算它们？什么是β1素数，β2素数和下面的β分布中的归一化常数？
θ ^(k+β_1 -1) (1 − θ)(n−k+β_2 −1)/B(k+β_1, n-k + k+β_2)
如果你能帮助我，我会非常感激。谢谢！
答
一些预赛：
Beta分布概率密度函数为：
[（\ THETA）^（\α - 1）*（1- \ THETA）^（\β - 1）]/B （\α，\测试版）
其中：
- \ theta是0和1之间随机变量，我们通常试图求解。例如，使用最大似然估计（MLE）或MAP估计。
- \ alpha和\ beta是Beta分布的参数，称为形状和速率
- B（\ alpha，\ beta）是Beta函数 - 不要与Beta概率分布混淆。该Beta功能是：
B（A，B）=γ（A）*伽玛（B）] /伽玛（A + B）
当伽玛是gamma函数，由下式给出： Gamma（a）=（a-1）！
Gamma（a）=（a-1）！
对于正整数a，b。当a，b不是整数时，会有更复杂的形式。因此，您可以使用软件程序使用的任何内建函数来计算Beta函数。
所以在你的情况下，\ alpha = k + Beta_1和\ beta = n - k + Beta_2。这看起来像具有二项式似然性的Beta之前的后验分布。我想你正在执行Bayesian inference。如果是这样的话，那么通常我们设置：
- \阿尔法=“成功号”
- \公测=“失败的次数” =“总的意见数量 - 成功次数”
当进行伯努利实验时，即像硬币翻转或订阅网站的用户。
如果您提供了有关您要解决的问题的更多信息，或许我们可以提供更多帮助。
由于是关于统计和[math.se]而不是编程或软件开发，因此我正在投票结束此问题作为题外话题。 – Pang